空间复杂度是指算法在运行过程中所需要的额外存储空间的大小，通常用大O表示法来表示，记作S（n）=O（f（n）），其中n是输入数据的大小，f（n）表示所需的总空间。以下是计算空间复杂度的基本步骤：
确定算法所需的总空间：
分析算法执行过程中需要的内存空间，包括局部变量、数组、递归调用栈等。
计算辅助空间：
有些算法在执行过程中需要额外的辅助空间，如递归算法中的堆栈空间。
计算总的空间复杂度：
将算法本身所占用的空间、输入数据所占用的空间以及算法执行过程中所需要的额外空间相加，得到算法的总空间复杂度。
例如，对于直接插入排序算法：
它直接在输入数据上进行操作，不需要额外的存储空间，因此空间复杂度为O（1）。
而对于递归算法，如计算斐波那契数列：
递归调用栈的深度与输入数据的大小n成正比，因此空间复杂度为O（n）。
需要注意的是，空间复杂度的计算只关注运行时所需的额外空间，并不包括算法程序本身所占用的空间以及输入数据所占用的空间。